Transformer Encoder 用于情感分类的实例
情感分类任务时，我们可以使用Transformer编码器来理解输入文本并判断情感类别。用一个简单的例子来说明：
假设我们有一个情感分类任务，有三个情感类别：“积极”、“消极”和“中性”。
输入文本： “这部电影真是太好笑了！”
我们首先将这个输入文本转换成向量表示，并输入到Transformer编码器中。在编码器中，文本的每个单词都会被转换为一个表示，我们可以将其表示为 w 1 , w 2 , . . . , w n w_1, w_2, ..., w_n w1,w2,...,wn，其中 n n n是输入文本的单词数量。
假设Transformer编码器的输出为 H = [ h 1 , h 2 , . . . , h n ] H = [h_1, h_2, ..., h_n] H=[h1,h2,...,hn]，其中每个 h i h_i hi是对应单词 w i w_i wi的语义表示。
现在，我们可以使用一个全连接层（分类层）来将编码器的输出映射到情感类别的概率分布。假设全连接层的权重矩阵为 W W W，偏置向量为 b b b，并且我们有三个情感类别，那么我们可以计算得分 z z z：
z = W ⋅ H + b z = W \cdot H + b z=W⋅H+b
其中， z = [ z 1 , z 2 , z 3 ] z = [z_1, z_2, z_3] z=[z1,z2,z3]， z 1 z_1 z1表示“积极”类别的得分， z 2 z_2 z2表示“消极”类别的得分， z 3 z_3 z3表示“中性”类别的得分。
然后，我们可以使用softmax函数将得分转换为概率分布：
softmax ( z i ) = e z i ∑ j = 1 N e z j \text{softmax}(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^N e^{z_j}} softmax(zi)=∑j=1Nezjezi
例如，假设计算得分为 z = [ 2.5 , − 1.0 , 0.7 ] z = [2.5, -1.0, 0.7] z=[2.5,−1.0,0.7]，那么经过softmax函数处理后，概率分布为
softmax ( z ) = [ 0.879 , 0.016 , 0.105 ] \text{softmax}(z) = [0.879, 0.016, 0.105] softmax(z)=[0.879,0.016,0.105]。
这意味着模型预测这个输入文本属于“积极”类别的概率为87.9％，“消极”类别的概率为1.6％，“中性”类别的概率为10.5％。
最后，我们可以根据概率分布选择概率最高的情感类别作为模型的预测结果，即“积极”类别。
这样，通过使用Transformer编码器和全连接层，我们可以对输入文本进行情感分类，并得到预测的情感类别。